Repositorio Yachay Tech (Univ. Yachay Tech)
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Expresión genética diferencial del promotor YLR346C de Saccharomyces cerevisiae en presencia de pesticidas utilizados en Ecuador
No full textThe increase use of pesticides in agriculture in recent years raises concerns due to their effects on public health and environmental contamination, prompting the search for more effective detection methods. This study investigates the use of Saccharomyces cerevisiae yeast as a potential biosensor to identify the presence of these compounds. The YLR346C gene, known for its stress response, was select, and its fluorescence expression was analyzed in the presence of the pesticide pyrimethanil, using various molecular biology techniques. Expression vectors were designed in silico and later implemented in vivo to observe YLR346C gene activity in response to the pesticide. The tests conducted showed a correlation between pyrimethanil concentration and gene expression, and it was also found that exposure time influences expression response. Initial results suggest that this gene could be used as a potential biosensor for pesticide detection. Further studies are needed to optimize and verify detection conditions and assess the biosensor’s sensitivity to other pesticides.El aumento del uso de pesticidas en la agricultura dentro de los últimos años, da una alerta por sus efectos en la salud de la población y la contaminación del medio ambiente, por lo que se busca crear métodos más efectivos para su detección. Este trabajo investiga el uso de la levadura Saccharomyces cerevisiae como posible biosensor para identificar la presencia de estos compuestos. Se eligió el gen YLR346C, conocido por su reacción al estrés, y se analizó su expresión de fluorescencia en presencia del pesticida pirimetanil, para esto fueron usados varios métodos de biología molecular. Se diseñaron vectores de expresión in silico y posteriormente se lo realizó in vivo para observar la actividad del gen YLR346C en respuesta al pesticida. Los ensayos realizados mostraron una relación entre la concentración de pirimetanil y la expresión del gen, y también se encontró que el tiempo de exposición influye en la respuesta de expresión. Los resultados iniciales muestran que este gen podría utilizarse como un posible biosensor que detecte pesticidas. Es necesario realizar más estudios para optimizar y corroborar las condiciones de detección y examinar la sensibilidad del biosensor frente a otros pesticidas.Magíster en Biología Sintétic
Artificial Intelligence based detection of manipulated audio for political forensics
No full textThe proliferation of deepfake audio poses significant challenges in political forensics, as it can be used to spread misinformation and manipulate public opinion. This thesis addresses these challenges by developing and evaluating AI-based models to detect manipulated audio. A systematic review of the literature on advanced techniques for detecting manipulated multimedia content was conducted, highlighting the difficulties posed by synthesis and editing techniques. Based on this analysis, a dataset of real and artificially fabricated political speeches was compiled, utilizing natural language processing (NLP) methods to extract feature vectors. Two neural network architectures were evaluated: Convolutional Neural Networks (CNN) and Transformers. The CNN model consists of a 7-layer network to process audio waveforms, while the Transformer model employs 12 or 24 Transformer blocks to capture global dependencies and contextual information. The study also analyzes acoustic features that distinguish real from fake audio, including spectrograms, decibel levels, and feature representations such as MFCC and Mel-Spectrogram. The results indicate that fake audio tends to be louder and less variable than real audio, and the feature representations confirm the synthetic nature of fake audio. The conclusions highlight the effectiveness of Transformer models in detecting manipulated audio, outperforming CNNs in accuracy and generalization capability, suggesting a promising path for future research in this area.La proliferación de audio deepfake plantea desafíos significativos en la pericia política, ya que puede utilizarse para difundir desinformación y manipular la opinión pública. Esta tesis aborda estos desafíos desarrollando y evaluando modelos basados en IA para detectar audio manipulado. Se realizó una revisión sistemática de la literatura sobre técnicas avanzadas en la detección de contenido multimedia manipulado, destacando las dificultades que presentan las técnicas de síntesis y edición. A partir de este análisis, se compiló un conjunto de datos de discursos políticos reales y fabricados artificialmente, utilizando métodos de procesamiento de lenguaje natural (NLP) para extraer vectores de características. Se evaluaron dos arquitecturas de redes neuronales: Redes Neuronales Convolucionales (CNN) y Transformers. El modelo CNN consta de una red de 7 capas para procesar formas de onda de audio, mientras que el modelo Transformer utiliza 12 o 24 bloques de Transformer para capturar dependencias globales e información contextual. El estudio también analiza características acústicas que distinguen el audio real del falso, incluyendo espectrogramas, niveles de decibelios y representaciones de características como MFCC y Mel-Espectrograma. Los resultados indican que el audio falso tiende a ser más fuerte y menos variable que el audio real, y las características confirman la naturaleza sintética del audio falso. Las conclusiones destacan la efectividad de los modelos Transformers en la detección de audio manipulado, superando a las CNN en precisión y capacidad de generalización, sugiriendo un camino prometedor para futuras investigaciones en esta área.Ingeniero/a en Tecnologías de la Informació
Fatigue detection in the vastus lateralis muscle based on sEMG signal analysis
No full textElectromyography (EMG) captures the electrical signals produced by skeletal muscle contraction. Surface electromyography (sEMG) analysis is the main method for identifying muscle exhaustion. Identifying fatigue allows for the creation of supportive techniques and aids in both clinical rehabilitation and injury prevention, as muscle exhaustion increases the risk of sports injuries. Therefore, the main objective of the present work is the analysis of sEMG signals in the vastus lateralis muscle for the detection of muscle fatigue after physical activities involving the inferior extremities. For this purpose, the Wavelet Transform was applied to the sEMG signals acquired before and after gymnastic exercises. The study uses a sEMG signal amplifier, an NI USB 6212 card, and the MATLAB platform for signal acquisition, processing, and analysis. The decomposition of the signals using the wavelet transform with the biorthogonal basis function 3.5 and a 4th level of decomposition made it possible to analyze the variations in muscle activity and characterize them through the calculation of the parameters mean absolute value (MAV), root mean square value (RMS), and mean frequency (MNF) of the sEMG signals, improving the ability to identify patterns associated with muscle fatigue. Finally, it was concluded that the amplitude of the parameters of the sEMG signals in the time domain increases and the parameters in the frequency domain decrease in the fatigue state.La electromiografía (EMG) capta las señales eléctricas producidas por la contracción de los músculos esqueléticos. El análisis de la electromiografía de superficie (sEMG) es el principal método para identificar el agotamiento muscular. La identificación de la fatiga permite crear técnicas de apoyo, y ayuda tanto a la rehabilitación clínica como a la prevención de lesiones, ya que el agotamiento muscular aumenta el riesgo de lesiones deportivas. Por ello, el presente trabajo tiene como objetivo principal el análisis de las señales sEMG en el músculo vasto lateral para la detección de la fatiga muscular después de la realizar actividades físicas que involucre a las extremidades inferiores. Con este fin, se aplicó la Transformada Wavelet a las señales sEMG adquiridas antes y después de ejercicios de gimnasio. El estudio utiliza un amplificador de señales sEMG, una tarjeta NI USB 6212 y la plataforma MATLAB para la adquisición, procesamiento y análisis de señales. La descomposición de las señales mediante la transformada wavelet con la función base biortogonal 3.5 y un 4to nivel de descomposición, permitió analizar las variaciones en la actividad muscular y caracterizarlas a través del cálculo de los parámetros valor medio absoluto (MAV), valor cuadrático medio (RMS), y frecuencia media (MNF) de las señales sEMG, mejorando así la capacidad de identificar patrones asociados con la fatiga muscular. Finalmente, se concluyó que la amplitud de los parámetros de las señales sEMG en dominio del tiempo aumenta y de los parámetros en el dominio de la frecuencia disminuyen en el estado de fatiga.Ingeniero/a Biomédico/
Virtual screening of antiangiogenic cancer treatment peptides based on network science and a similarity searching based approach
No full textConventional cancer treatments, such as chemotherapy or chemotherapeutic drugs, face limitations due to their toxicity, resistance and low specificity. Current research is focused on alternative therapies, highlighting the importance of vascular support in tumor growth. The aim is to inhibit tumor angiogenesis, exploring anti-angiogenic molecules such as peptides and proteins, which offer advantages over conventional drugs. Due to the scarce supply of anti-angiogenic drugs, the proposed research aims to examine reported anti-angiogenic peptide sequences (AAPs) using a novel approach that relies on network science and data mining. To address this work, metadata networks (MENTs) were constructed whose analysis allows for deeper analysis, providing an improved understanding of biological characteristics, patterns, and general relationships between AAPs. In addition, the chemical space of AAPs was examined through proximal space networks (HSPNs) using six bidirectional dissimilarity measures and examination of the effect of the cutoff point (t). Then, a scaffold extraction was performed to ensure diversity and avoid overrepresenting the networks, resulting in 96 subsets. This process helped to limit the work to the analysis of three metrics and to consider for each one only t=0.00. Finally, 37 potential anti-angiogenic motifs were discovered and enriched, providing valuable information for the future development of more effective and selective drugs, minimizing side effects and improving the efficiency of cancer treatments.Los tratamientos convencionales contra el cáncer, como la quimioterapia o los fármacos quimioterapéuticos, presentan limitaciones debido a su toxicidad, resistencia y baja especificidad. La investigación actual se centra en terapias alternativas, destacando la importancia del soporte vascular en el crecimiento tumoral. El objetivo es inhibir la angiogénesis tumoral, explorando moléculas antiangiogénicas como péptidos y proteínas, que ofrecen ventajas sobre los fármacos convencionales. Debido a la escasez de fármacos antiangiogénicos, la investigación propuesta pretende examinar las secuencias de péptidos antiangiogénicos (AAP) notificadas mediante un enfoque novedoso que se basa en la ciencia de redes y la minería de datos. Para abordar este trabajo, se construyeron redes de metadatos (MENTs) cuyo análisis permite profundizar en el análisis, proporcionando una mejor comprensión de las características biológicas, los patrones y las relaciones generales entre las AAPs. Además, se examinó el espacio químico de los PAA mediante redes espaciales proximales (HSPNs) utilizando seis medidas de disimilitud bidireccionales, y el examen del efecto del punto de corte (t). A continuación, para garantizar la diversidad y evitar la sobrerrepresentación de las redes, se realizó una extracción de andamiajes que dio lugar a 96 subconjuntos. Este proceso ayudó a limitar el trabajo al análisis de tres métricas y a considerar para cada una sólo t = 0,00. Por último, se descubrieron y enriquecieron 37 motivos antiangiogénicos potenciales, lo que proporcionó información valiosa para el futuro desarrollo de fármacos más eficaces y selectivos, minimizando los efectos secundarios y mejorando la eficiencia de los tratamientos contra el cáncer.Químico/
Encapsulation and drug delivery using bees propolis and honey (Hymenoptera: Meliponini), and its antimicrobial activity
No full textThanks to its outstanding immune response, propolis has been used in alternative medicine to address various diseases. Additionally, it has therapeutic properties associated with the presence of flavonoids, phenolic acids and their esters. At the same time, the commercialization of stingless bee honey has experienced a notable increase in Ecuador in recent years. However, several researchers lack knowledge about honey's physicochemical characteristics and biological assays. In this context, the present research, synthesized chitosan-based nanoparticles that encapsulate commercial honey (NPMC), honey (NPMA) and propolis (NPP) from the stingless bee Tetragonisca angustula (Hymenoptera: Meliponini) using the technique of ionic gelation and glutaraldehyde cross-linking. Polymeric nanoparticles were evaluated for their structural characterization (TGA and FT-IR). In addition, antimicrobial activity against two strains E. coli and S. aureus, cytotoxicity using a standard Roche protocol, and controlled release simulating two phases at different pH, one gastric (pH=1.8) and intestinal (pH=7.4) were examined. In the FT-IR, similarities were observed in the polymeric nanoparticles in the O-H and C-H regions, indicating the presence of hydroxyl and alkyl groups. Characteristic vibrations of flavonoids, C=O and aromatic ring deformations were manifested in the NPMA and NPP samples, regardless of the molecular weight of chitosan. Concerning TGA, NPMC demonstrated decomposition efficiencies of 97.22% in the low molecular weight group and 92.10% in the high molecular weight group. Propolis-encapsulated nanoparticles achieved encapsulation efficiencies of 94.31% and 89.21%, respectively. NPPA emerged as the most effective nanoparticle, especially against S. aureus ECBI-UITEY. Regarding cytotoxicity, NPPB at a 10 μg/mL concentration was more effective than NPMAA, and no significant changes were observed between propolis. Nanoparticles encapsulated with propolis stood out with efficiencies greater than 76% in both conditions. In addition, NPMC and NPMA exhibited good load capacities, exceeding 27%. Nevertheless, encapsulations with high molecular weight chitosan accounted for the lowest load-bearing capacity values, although not significantly.El propóleo ha sido empleado en la medicina alternativa para abordar diversas enfermedades, gracias a su destacada respuesta inmunitaria. Adicionalmente, presenta propiedades terapéuticas asociadas a la presencia de flavonoides, ácidos fenólicos y sus ésteres. Paralelamente, la comercialización de la miel de abeja sin aguijón ha experimentado un notable aumento en Ecuador en años recientes. No obstante, varios investigadores carecen de conocimiento acerca de las características físico-químicas y ensayos biológicos de la miel. En este contexto, la presente investigación se sintetizó nanopartículas a base de quitosano que encapsulan miel comercial (NPMC), miel (NPMA) y propóleo (NPP) de abeja sin aguijón Tetragonisca angustula (Hymenoptera: Meliponini) mediante la técnica de gelificación iónica y reticulación con glutaraldehído. Las nanopartículas poliméricas fueron evaluadas en cuanto a su caracterización estructural (TGA y FT-IR). Además, se examinó actividad antimicrobiana frente a dos cepas E. coli y S. aureus, citotoxicidad mediante un protocolo estándar de Roche, y liberación controlada simulando dos fases a diferente pH, una gástrica (pH=1.8) e intestinal (pH=7.4). En el FT-IR se observaron similitudes en las nanopartículas poliméricas en las regiones O-H y C-H, indicando la presencia de grupos hidroxilo y alquilo. Las vibraciones características de flavonoides, C=O y deformaciones en anillos aromáticos se manifestaron en las muestras de NPMA y NPP, independientemente del peso molecular del quitosano. Con respecto al TGA, NPMC demostró eficiencias de descomposición del 97,22% en el grupo de bajo peso molecular y del 92,10% en el de alto peso molecular. Las nanopartículas encapsuladas con propóleo alcanzaron eficiencias de encapsulamiento del 94,31% y 89,21%, respectivamente. NPPA emergió como la nanopartícula más efectiva, especialmente contra S. aureus ECBI-UITEY. En términos de citotoxicidad, NPPB a una concentración de 10 μg/mL resultó más efectiva que NPMAA, y entre propóleos no se evidenciaron cambios significativos. Las nanopartículas encapsuladas con propóleo destacaron con eficiencias superiores al 76% en ambas condiciones. Además, NPMC y NPMA exhibieron buenas capacidades de carga, superando el 27%. No obstante, las encapsulaciones con quitosano de alto peso molecular representaron los valores más bajos de capacidad de carga, aunque no de manera significativa.Ingeniero/a Biomédico/
Development of methodology for the analysis of pesticides using UPLC/MS/MS
No full textIn this work, the validation of an analytical method was developed for the determination and quantification of atrazine and chlorpyrifos in banana matrix using ultra-high-performance liquid chromatography coupled with tandem mass spectrometry (UPLC-MS/MS) with a QqQ configuration and electrospray ionization (ESI). QuEChERS extraction techniques based on the European standard UNE-EN 15662 were utilized, and the chromatographic and spectrometric conditions were adjusted to ensure the method's sensitivity and selectivity.
No significant matrix effect was found, as the values were below the 20% threshold, with 16.01% for atrazine and a slight signal suppression of -4.33% observed for chlorpyrifos. Robust linearity was achieved, with correlation coefficients (R²) exceeding 0.99. Furthermore, it was demonstrated that the obtained limits of quantification (LOQ) were below the maximum residue limits (MRLs) established by the European Union, guaranteeing the method's capability to detect trace levels of these pesticides.
The trueness of the method was determined by studying the recovery percentages under the acceptance criterion of 70%-120% suggested by the SANTE/11813/2017 guideline, which was met for atrazine but did not conform for chlorpyrifos.
All procedures were carried out in the laboratories of the Phyto and Zoosanitary Regulation and Control Agency (AGROCALIDAD), under the technical supervision of its team, with the aim of ensuring the reliability and precision of the multiresidue pesticide quantification method in banana samples, ensuring the quality of exported bananas and safeguarding their reputation in international markets.En este trabajo se desarrolló la validación de un método analítico para la determinación y cuantificación de atrazina y clorpirifós en matriz de banano mediante cromatografía líquida de ultra alto rendimiento acoplada a espectrometría de masas en tándem (UPLC-MS/MS) con configuración QqQ e ionización por electrospray (ESI). Se utilizaron técnicas de extracción QuEChERS basadas en la normativa europea UNE-EN 15662 y se ajustaron las condiciones cromatográficas y espectrométricas para asegurar la sensibilidad y selectividad del método.
No se encontró un efecto matriz significativo, ya que los valores estuvieron por debajo del umbral del 20%, siendo del 16.01% para la atrazina y observándose una ligera supresión de señal de -4.33% para el clorpirifós. Se logró una linealidad robusta, con coeficientes de correlación (R²) superiores a 0.99. Además, se demostró que los límites de detección cuantificación (LOQ) obtenidos fueron inferiores a los límites máximos de residuos (MRLs) establecidos por la Unión Europea, garantizando la capacidad del método para detectar niveles traza de estos plaguicidas.
Se determinó la veracidad del método mediante el estudio de los porcentajes de recuperación bajo el criterio de aceptación del 70%-120% sugerido por la directriz SANTE/11813/2017, el cual se cumplió para la atrazina, pero no se ajustó al clorpirifós.
Todos los procedimientos se llevaron a cabo en los laboratorios de la Agencia de Regulación y Control Fito y Zoosanitario AGROCALIDAD, bajo la supervisión técnica de su equipo, con la finalidad de asegurar la confiabilidad y precisión del método de cuantificación multiresiduos de plaguicidas en muestras de banano, asegurando de este modo la calidad del banano exportado y salvaguardando su reputación en los mercados internacionales.Químico/
Design and construct a robotic arm for sign language interpretation with a neural network
No full textHearing impairment is a problem that affects people at different stages of life. In Ecuador, this affection extends to 14.12% of the total population being approximately 62 thousand people with hearing problems. The use of sign language is presented as an alternative to ensure good communication between people with hearing impairment and people without this condition. However, few people know about this language. For this, we developed a robotic arm with human characteristics to work together with convolutional neural networks for the interpretation of gestures through artificial vision, promoting the learning of sign language in a didactic way.
The results obtained demonstrate the ability of neural networks to detect patterns and distinguish the different types of signs in this language. In addition, the use of different neural networks allows a comparison of the limitations of the different models. The efficiency of the models, in terms of percentage accuracy, was 99.27% and 98.2% for the AlexNet and GoogleNet models, respectively. In conclusion, the importance of implementing machine learning techniques to improve communication and generate an impact on the environment of people who are unaware of this problem is demonstrated. It is hoped that in the future this technology can be implemented in the educational system to teach this language to children and young people, thus reducing the communication gap from an early stage.La discapacidad auditiva es un problema que afecta a las personas en diferentes etapas de la vida. Solo en Ecuador, esta cifra se extiende al 14,12% de la población total siendo aproximadamente 62 mil personas que presentan problemas de audición. El uso del lenguaje de señas se presenta como una alternativa para garantizar una buena comunicación entre personas con discapacidad auditiva y personas sin esta afección. Sin embargo, pocas personas conocen sobre este lenguaje. Para ello, desarrollamos un brazo robótico con características humanas para que trabaje en conjunto con redes neuronales convolucionales para la interpretación de gestos mediante visión artificial, promoviendo el aprendizaje del lenguaje de señas de manera didáctica.
Los resultados obtenidos demuestran la capacidad de las redes neuronales para detectar patrones y distinguir los diferentes tipos de señas que posee este lenguaje. Además, el uso de diversas redes neuronales permite una comparación sobre las limitaciones que poseen los diferentes modelos. La eficiencia de los modelos, en términos de porcentaje de precisión, fue del 99,27% y 98,2% para los modelos AlexNet y GoogleNet, respectivamente. En conclusión, se demuestra la importancia de implementar técnicas de aprendizaje automático para mejorar la comunicación y generar un impacto en el entorno de personas que desconocen esta problemática. Se espera que en un futuro esta tecnología pueda ser implementada en el sistema educativo para enseñar este lenguaje a niños y jóvenes, reduciendo así la brecha de comunicación desde una etapa temprana.Ingeniero/a Biomédico/
Temporal-redundancy for convolutional neural network-based license plate recognition at surveillance scenarios
No full textIn the contemporary age of surveillance challenges, the recognition of car license plates has essential applications in security systems, traffic management, toll collection, and parking access, among other fields. This thesis dives into using Convolutional Neural Networks (CNNs) for the detection and recognition tasks involved in a license plate recognition system. Additionally, this work proposes a novel post-processing technique to take advantage of the temporal redundancy present in video sequences and correct possible errors in character recognition that may occur in individual frames. Traditional license plate recognition systems often struggle with poor-quality images due to motion blur, low lighting conditions, occlusions, and low resolution. Incorporating temporal redundancy allows the system to improve performance when handling incomplete or partially obstructed license plates using information from multiple frames. The results demonstrate that the system with post-processing steps significantly increases recognition accuracy, showing an improvement of nearly 15% compared to systems without this enhancement.En la era contemporánea de los retos de la vigilancia, el reconocimiento de matrículas de automóviles tiene aplicaciones esenciales en sistemas de seguridad, gestión del tráfico, cobro de peajes y acceso a aparcamientos, entre otros campos. Esta tesis se sumerge en el uso de Redes Neuronales Convolucionales (CNNs) para las tareas de detección y reconocimiento involucradas en un sistema de reconocimiento de matrículas. Además, este trabajo propone una novedosa técnica de post-procesado para aprovechar la redundancia temporal presente en las secuencias de vídeo y corregir posibles errores en el reconocimiento de caracteres que puedan producirse en fotogramas individuales. Los sistemas tradicionales de reconocimiento de matrículas suelen tener problemas con imágenes de baja calidad debido al desenfoque por movimiento, las condiciones de baja iluminación, las oclusiones y la baja resolución. La incorporación de redundancia temporal permite al sistema mejorar el rendimiento cuando maneja matrículas incompletas o parcialmente obstruidas utilizando información de múltiples fotogramas. Los resultados demuestran que el sistema con pasos de posprocesamiento aumenta significativamente la precisión del reconocimiento, mostrando una mejora de casi el 15% en comparación con los sistemas sin esta mejora.Ingeniero/a en Tecnologías de la Informació
Biosensing using Graphene-Enhanced Raman Spectroscopy
No full textPharmaceutical pollution has brought the attention of stakeholders, environmentalists, and scientists due to its discovery in 1920 because of the potential health risks and envi- ronmental problems its presence in water bodies can cause. Pharmaceuticals have been recorded in ultra-low concentrations, from nanograms to micrograms, in all water bodies, from wastewater to tap water. Due to its trace concentration levels, to date, only three methods are used to detect pharmaceuticals in water: gas chromatography-mass spectrom- etry (GC–MS), gas chromatography-tandem mass spectrometry (GC–MS/MS), and liquid chromatography-tandem mass spectrometry (LC–MS/MS). These techniques are highly specialized and need expensive reagents and equipment. We propose that Raman spectroscopy could arise as an alternative method to this setting. However, since the organic signal of pharmaceuticals in water at ultra-low concentration has weak Raman intensities and high fluorescence, it is difficult to detect with Raman spectroscopy alone. Therefore, we deposited the pharmaceuticals in a CVD graphene monolayer on a quartz substrate to enhance the Raman signal. We find out that the ultra-low concentration of pharmaceuticals deposited in graphene enhances the pharmaceutical signal and inhibits the fluorescence of these molecules.La contaminación farmacéutica ha llamado la atención de ambientalistas y científicos desde su descubrimiento en 1920 debido a los posibles riesgos para la salud y problemas ambientales que puede causar su presencia en cuerpos de agua. La presencia de farmacéuticos se ha registrado en concentraciones ultra bajas, desde nanogramos a microgramos, en todos los cuerpos de agua, desde las aguas residuales hasta el agua del grifo. Debido a sus niveles de concentración, hasta la fecha, solo se utilizan tres métodos para detectar productos farmacéuticos en agua: cromatografía de gases-espectrometría de masas (GC-MS), cromatografía de gases-espectrometría de masas en tándem (GC-MS/MS) y cromatografía líquida- espectrometría de masas en tándem (LC-MS/MS). Estas técnicas consisten en reactivos y equipos altamente especializados y costoso. Es por eso que en este proyecto de investigación proponemos a la espectroscopia Raman como un método alternativo a este problema. Sin embargo, dado a que las señales orgánicas los productos farmacéuticos en agua en concentraciones ultra bajas tiene intensidades de Raman débiles junto a una alta fluorescencia lo que dificulta su detección con espectroscopía Raman. Es por eso que depositamos los productos farmacéuticos en una monocapa de grafeno CVD sobre un sustrato de cuarzo para mejorar la señal Raman. Descubrimos que, de hecho, la concentración ultra baja de productos farmacéuticos depositados en el grafeno mejora la señal farmacéutica e inhibe la fluorescencia de estas moléculas. Convirtiendo a este método como una gran solución para esta problemática.Ingeniero/a Biomédico/
Guía didáctica para el aprendizaje de sistemas eléctricos de vehículos utilizando Electude Simulator en el bachillerato técnico figura electromecánica automotriz de la Unidad Educativa Otavalo
No full textThe objective of this research work was to create a didactic guide for the use of the Electude Simulator platform in the learning of Vehicle Electrical Systems in automotive maintenance. The didactic guide is implemented jointly with the virtual platform Electude Simulator, structured in phases of research and design; developed under three contents referring to electrical magnitudes. The use of the guide as a pedagogical resource in the teaching of Electrical Systems in the first trimester of the 2023-2024 school year was carried out as a pilot test. The type of research applied was descriptive-experimental, involving 57 students of third year of technical high school, specializing in Automotive Electromechanics of the Otavalo Educational Unit. The results obtained through the application of the survey, allowed the creation of a guide and application in the classroom for the teaching-learning of electrical magnitudes, the use of equipment, tools, maintenance, diagnosis, inspection, and vehicle repair in the electrical and electronic fields. Using teaching methods such as STEM, ABP and socio-constructivism, the guide promoted a remarkable improvement in student attention and concentration, with an increase of 58.8% on the "Mastered learning" scale. This innovative approach underscores the importance of digital tools in technical education, enabling meaningful learning through the Electude Simulator platform.El presente trabajo de investigación, tuvo como objetivo crear una guía didáctica de uso de la plataforma Electude Simulator, en el aprendizaje de Sistemas Eléctricos de Vehículos en mantenimiento de los automotores. La guía didáctica se implementa conjuntamente con la plataforma virtual Electude Simulator, estructurado en fases de investigación y diseño; desarrollado bajo tres contenidos referentes a magnitudes eléctricas. Se ejecutó como prueba piloto la utilización de la guía como recurso pedagógico en la enseñanza de Sistemas Eléctricos en el primer Trimestre del año lectivo 2023-2024. El tipo de investigación aplicada fue descriptivo-experimental, donde se involucró a 57 estudiantes de terceros años de bachillerato técnico, especialización Electromecánica Automotriz de la Unidad Educativa Otavalo. Los resultados obtenidos a través de la aplicación de la encuesta, permitieron la creación de la guía y aplicación en el aula para la enseñanza – aprendizaje de magnitudes eléctricas, uso de equipos, herramientas, mantenimiento, diagnóstico, inspección, y reparación vehicular en el ámbito eléctrico como electrónico. Utilizando métodos de enseñanza como STEM, ABP y el socioconstructivismo, la guía promovió una mejora notable en la atención y concentración de los estudiantes, con un incremento del 58,8% en la escala de “Domina los aprendizajes”. Este enfoque innovador subraya la importancia de las herramientas digitales en la educación técnica, permitiendo un aprendizaje significativo a través de la plataforma Electude Simulator.Maestría en estrategias para la docencia STEM mención en Ciencias Física